python中，数组是指以字符串形式存储的数据结构。在 python中，数组的概念是非常重要的，它可以用于存储一些数值、字符串等，让我们能够快速地访问这些数据。 数组有三种排序方法： 简单排序（sort）：可以对数组中的每个元素进行排序，根据元素的大小依次从大到小排列。这种方法需要根据元素的大小来决定对元素进行排序的方法，所以如果大量元素组成的数组中有很多小元素，那么可能需要很长时间才能将数组进行排序。 插入排序（insert）：对数组中的每个元素进行插入排序，当数组中所有元素都插入完毕之后，数组就被排好序了。这种方法也是比较快的一种方法，但是需要对数据进行操作。 冒泡排序（bubble）：按序列对数组中的每个元素逐个进行比较，当比较到最后一个元素时，就将这个元素移至最后一个位置。这种方法会有一定的时间复杂度。
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一、简单排序
简单排序是指根据数组中元素的大小，依次对数组中的元素进行排序的方法。简单排序的基本思想是：每次从最小的元素开始，向上或向下取一个最大的元素，然后再从这个最大的元素开始，向上或向下取一个最小的元素，依此类推，直到完成所有元素的排序。具体实现可以使用简单排序函数 sort （）来实现。 简单排序函数有四种参数，它们分别是： [1][2]…[n]。可以使用以下代码来实现： 可以看到， sort （）函数对数组进行了一次排序操作，每个数组都有四个不同的元素。函数中调用了两次 sort （）函数。其中， sort （）函数是对数组进行一次简单排序，而 sort （）函数则是对数组进行两次简单排序。
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二、插入排序
当我们将一个大的数组拆分成多个小的数组，然后再对每个小数组进行排序时，我们就可以采用插入排序了。插入排序的基本思想是：从最小的数组开始，将最大的数组放入第一个元素中，然后依次插入其他元素，直到所有元素都插入完毕。当数组中所有元素都被插入完毕之后，就可以对整个数组进行排序了。 在使用插入排序时，我们需要注意以下几点： 1、如果要对数组进行排序，我们需要先将数组拆分成一个个小的数组，然后再对每个小数组排序数组中的元素。 如果我们按数字从小到大的顺序排序的话，那么当我们把第一个元素插入到第二个元素之前时，就会发现最后一个元素被排在了最前面。
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三、冒泡排序
冒泡排序是一种高效的排序方法，其思想是将一个数组按照序列的方式进行排序，并将最后一个元素移动到最左边的位置，这个方法不需要进行数据的操作。冒泡排序最早出现在计算机领域，它是由 Pascal开发的一种算法，后来被 Python所沿用。 冒泡排序和简单排序一样，都是使用数组来进行操作的。与简单排序相比，冒泡排序可以使时间复杂度下降一些，而且它不需要对数据进行操作。 在使用冒泡排序时，可以将数组中的元素按照序列进行排列。
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四、快速排序
快速排序是一种有效的排序方法，它和简单排序、插入排序相比，具有更快的速度。快速排序是基于元素的数字序列来实现的，因此我们可以在不破坏数组结构的前提下快速地完成排序。 我们先来看一个简单的例子： 这是一个二进制的字符串，我们需要对这个字符串进行排序。我们使用简单排序方法： 这里我们先给每个元素添加1个数字，然后将这个字符串放入数组中，用插入排序法将它进行排序，然后再对所有元素进行比较。 快速排序比简单排序、插入排序都要快很多，但是它比冒泡排序慢一些。具体来说，快速排序的时间复杂度是O （n），而插入排序和冒泡序则都是O (1）。当我们使用快速排序时，我们只需要将字符串添加到数组中即可。 上述代码运行结果如下： 上面两个代码运行结果都是相同的。快速排名在运行过程中会变得非常慢，所以我们可以使用插入排对数组进行快速排列。
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五、随机排序
随机排序是一种随机算法，通过对数组中的每个元素进行比较，确定其先后顺序，然后对其进行排序。与普通的排序算法相比，随机排序算法在时间复杂度上要比普通的排序算法小很多。 随机排序的思想是对数组中的每一个元素都进行一次比较，当比较完成之后，就将这一次比较产生的最大值作为下一次比较的起始值，然后再进行下一次比较。如果最后一次比较是大于最大值的元素，就把它放到最后；如果最后一次比较是小于最大值的元素，就把它放到前面。如此反复执行，直到所有元素都被排完序。 随机排序算法在执行过程中需要不断地进行随机排序，因此需要一定的时间复杂度。随机排序算法比普通排序算法的时间复杂度要高一些。
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六、快速排序算法示例
下面以 sort排序为例，对一个数据进行排序。 如图所示，从左至右，从小到大的顺序是： 这个数据结构很简单，使用 sort对它进行排序的话，在执行一次 sort操作后就可以对数组中的数据进行排序了。 注意，这个数据结构的索引是在 sort函数中创建的，所以想要对这个数据进行排序的话，也可以使用 insert函数来实现。 因为每次都要对数组中的每一个元素进行比较，所以速度是比较慢的。 上面介绍了三种排序算法，每种排序算法都有各自的优缺点。使用哪种算法，应该根据实际情况来决定。下面我们将以这三种算法为例，来简单说明一下它们各自的特点。
python数组排序常用的代码：
1. 使用sorted()函数进行排序
“`python
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_arr = sorted(arr)
print(sorted_arr)
“`
输出结果：
“`
[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
“`
2. 使用sort()方法进行排序
“`python
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
arr.sort()
print(arr)
“`
输出结果：
“`
[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
“`
3. 使用numpy库的sort()函数进行排序
“`python
import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5])
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr)
“`
输出结果：
“`
[1 1 2 3 3 4 5 5 5 6 9]
“`
4. 使用heapq库的heapify()和heappop()函数进行堆排序
“`python
import heapq
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
heapq.heapify(arr)
sorted_arr = []
while arr:
sorted_arr.append(heapq.heappop(arr))
print(sorted_arr)
“`
输出结果：
“`
[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]
“`
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